• 如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face


    Hugging Face是一个机器学习(ML)和数据科学平台和社区,帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施,用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能(AI)。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub,因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。

    本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。

    本地配置HuggingFace

    首先注册HuggingFace平台:

    https://huggingface.co/join
    

    随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌:

    这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。

    随后本地安装Huggingface客户端:

    pip install huggingface_hub
    

    随后运行命令登录Huggingface账号:

    huggingface-cli login
    

    此时需要用到刚刚创建的token,复制写token,粘贴到命令行中:

    E:\work>huggingface-cli login  
      
        _|    _|  _|    _|    _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|_|_|_|    _|_|      _|_|_|  _|_|_|_|  
        _|    _|  _|    _|  _|        _|          _|    _|_|    _|  _|            _|        _|    _|  _|        _|  
        _|_|_|_|  _|    _|  _|  _|_|  _|  _|_|    _|    _|  _|  _|  _|  _|_|      _|_|_|    _|_|_|_|  _|        _|_|_|  
        _|    _|  _|    _|  _|    _|  _|    _|    _|    _|    _|_|  _|    _|      _|        _|    _|  _|        _|  
        _|    _|    _|_|      _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|        _|    _|    _|_|_|  _|_|_|_|  
      
        A token is already saved on your machine. Run `huggingface-cli whoami` to get more information or `huggingface-cli logout` if you want to log out.  
        Setting a new token will erase the existing one.  
        To login, `huggingface_hub` requires a token generated from https://huggingface.co/settings/tokens .  
    Token can be pasted using 'Right-Click'.  
    Token:  
    Add token as git credential? (Y/n) y  
    Token is valid (permission: write).  
    Cannot authenticate through git-credential as no helper is defined on your machine.  
    You might have to re-authenticate when pushing to the Hugging Face Hub.  
    Run the following command in your terminal in case you want to set the 'store' credential helper as default.  
      
    git config --global credential.helper store  
      
    Read https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Tools-Credential-Storage for more details.  
    Token has not been saved to git credential helper.  
    Your token has been saved to C:\Users\zcxey\.cache\huggingface\token  
    Login successful
    

    显示Login successful即代表登录成功。

    随后,可以使用命令来创建模型的repo项目:

    huggingface-cli repo create wizard3
    

    这里创建巫师3系列角色模型。

    程序返回:

    E:\work>huggingface-cli repo create wizard3  
    git version 2.31.0.windows.1  
    git-lfs/2.13.2 (GitHub; windows amd64; go 1.14.13; git fc664697)  
      
    You are about to create v3ucn/wizard3  
    Proceed? [Y/n] y  
      
    Your repo now lives at:  
      https://huggingface.co/v3ucn/wizard3  
      
    You can clone it locally with the command below, and commit/push as usual.  
      
      git clone https://huggingface.co/v3ucn/wizard3
    

    说明已经创建好模型项目了。

    当然,过程中可能会报443的错误,如果您身在国内,这是十分合理的现象。

    此时,可以通过给git配置代理来解决:

    配置socks5  
      
    git config --global http.proxy socks5 127.0.0.1:7890  
    git config --global https.proxy socks5 127.0.0.1:7890  
      
    配置http  
      
    git config --global http.proxy 127.0.0.1:7890  
    git config --global https.proxy 127.0.0.1:7890
    

    其中7890为您在国内学术上网用的端口号,啥叫学术上网?很抱歉这里无法多做解释。

    同时也可以通过命令取消git学术上网:

    git config --global --unset http.proxy  
    git config --global --unset https.proxy
    

    接着本地克隆项目:

    git clone https://huggingface.co/v3ucn/wizard3
    

    随后将模型本体和配置文件config.json放入wizard3目录。

    提交后,推送即可:

    E:\work>cd wizard3  
      
    E:\work\wizard3>git add -A  
      
    E:\work\wizard3>git commit -m "commit from liuyue "  
    [main cd327b9] commit from liuyue  
     2 files changed, 114 insertions(+)  
     create mode 100644 G_200.pth  
     create mode 100644 config.json  
      
    E:\work\wizard3>git push  
    Uploading LFS objects:   0% (0/1), 925 MB | 2.4 MB/s
    

    此时,git就会把模型推送到Huggingface云端。

    推送完毕后,访问线上地址,即可查看模型:

    https://huggingface.co/v3ucn/wizard3/tree/main
    

    结语

    Hugging Face的优势包括可访问性、集成性、快速原型设计和部署、社区和成本效益,是不可多得的机器学习交流平台。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/v3ucn/p/17964666